自适应中值滤波器matlab实现

自适应中值滤波器matlab实现
自适应中值滤波器matlab实现

将下面代码直接贴入matlab中,并将读入图像修改成自己机子上的,就可以运行了。可以按照“%%”顺序分步来运行

%% function 自适应中值滤波器

%%%%%%%%%%%%%%%

%实现两个功能:

%1.对高密度的椒盐噪声有好的滤除效果;

%2.滤波时减少对图像的模糊;

%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%

%原理:

%1.椒盐噪声概率越大,滤波器窗口需越大。故若滤波器窗口随噪声概率自适应变化,才能有好的滤除效果

%2.为减少对图像的模糊,需在得出原图像值并非椒盐噪声点时,保留原图像值不变;

%3.椒盐噪声点的特点:该点的值为该点领域上的最大或最小;%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%

%步骤(得到图像中某点(x,y)(即窗口中心点)的值的步骤):

%1.设定一个起始窗口,以及窗口的最大尺寸;

%2.(此步用于确定窗口大小)对窗口内像素排序,判断中值是否是噪声点,若不是,继续第3步,若是,转到第5步;

%3.判断中心点是否是噪声点,若不是,则输出该点的值(即图像中该点的原值不变);若是,则输出中值;

%4.窗口尺寸增大,若新窗口尺寸小于设定好的最大值,重复第2步,若大于,则滤波器输出前一个窗口的中值;

%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%%%%%%%%%

%参数说明:

%被噪声污染的图像(即退化图像也即待处理图像):Inoise

%滤波器输出图像:Imf

%起始窗口尺寸:nmin*nmin(只取奇数),窗口尺寸最大值:nmax*nmax

%图像大小:Im*In

%窗口内图像的最大值Smax,中值Smed,最小值Smin

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%

clear

clf

%% 读入图像I

I=imread('e:/photo/cat.jpg');

%转化为灰度图Ig

Ig=rgb2gray(I);

%被密度为0.2的椒盐噪声污染的图像Inoise

Inoise=imnoise(Ig,'salt & pepper',0.2);

%或者是被方差为0.2的高斯噪声污染的图像Inoise

%Inoise=imnoise(Ig,'gaussian',0.2);

%显示原图的灰度图Ig和噪声图像Inoise

subplot(2,2,1),imshow(Ig);xlabel('a.原始灰度图像');

subplot(2,2,2),imshow(Inoise);xlabel('b.被噪声污染的图像');

%% 定义参数

%获取图像尺寸:Im,In

[Im,In]=size(Inoise);

%起始窗口尺寸:nmin*nmin(窗口尺寸始终取奇数)

nmin=3;

%最大窗口尺寸:nmax*nmax

nmax=9;

%定义复原后的图像Imf

Imf=Inoise;

%为了处理到图像的边界点,需将图像扩充

%因为窗口尺寸是弹性的,所以将Inoise固定扩充到最大:I_ex[(Im+(nmax-1))*(In+(nmax-1))]

I_ex=[zeros((nmax-1)/2,In+(nmax-1));zeros(Im,(nmax-

1)/2),Inoise,zeros(Im,(nmax-1)/2);zeros((nmax-1)/2,In+(nmax-1))]; %% 自适应滤波过程

%遍历图像Inoise中的每一点

for x=1:Im

for y=1:In

for n=nmin:2:nmax

%图像Inoise中的某点(x,y)的领域Sxy,对应在I_ex中为

(x+[(nmax-1)/2-(n-1)/2]:x+[(nmax-1)/2-(n-1)/2]+(n-1),y+(nmax-1)/2-(n-1)/2:y+[(nmax-1)/2-(n-1)/2]+(n-1))

Sxy=I_ex(x+(nmax-1)/2-(n-1)/2:x+(nmax-1)/2+(n-

1)/2,y+(nmax-1)/2-(n-1)/2:y+(nmax-1)/2+(n-1)/2);

Smax=max(max(Sxy));%求出窗口内像素的最大值

Smin=min(min(Sxy));%求出窗口内像素的最小值

Smed=median(median(Sxy));%求出窗口内像素的中值

%判断中值是否是噪声点

if Smed>Smin && Smed

%若中值既大于最小值又小于最大值,则不是

%是,则退出该if语句,增大窗口尺寸,再次判断

%不是,则判断该点的原值是不是噪声点

if Imf(x,y)<=Smin || Imf(x,y)>=Smax

%若该点的原值既大于最小值又小于最大值,则不是

%不是,则输出原值,即不作处理

%是,则输出中值

Imf(x,y)=Smed;

end

break

%有输出则不再进行循环判断

end

end

%当n=max时,输出中值

Imf(x,y)=Smed;

end

end

subplot(2,2,3),imshow(Imf);xlabel('d.最大尺寸为9的自适应中值滤波器的滤波效果');

%% 与普通中值滤波器的对比

Imf1=medfilt2(Inoise,[3,3]);

Imf2=medfilt2(Imf1,[3,3]);

subplot(2,2,4),imshow(Imf2);xlabel('e.尺寸为3的普通中值滤波器两次滤波效果');

下面是运行结果:

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卡尔曼滤波算法与matlab实现

一个应用实例详解卡尔曼滤波及其算法实现 标签:算法filtermatlabalgorithm优化工作 2012-05-14 10:48 75511人阅读评论(25) 收藏举报分类: 数据结构及其算法(4) 为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器,这里会应用形象的描述方法来讲解,而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是,他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机,其实卡尔曼的程序相当的简单,只要你理解了他的那5条公式。 在介绍他的5条公式之前,先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。 假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断,这个房间的温度是恒定的,也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度(假设我们用一分钟来做时间单位)。假设你对你的经验不是100%的相信,可能会有上下偏差几度。 我们把这些偏差看成是高斯白噪声(White Gaussian Noise),也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符合高斯分配(Gaussian Distribution)。另外,我们在房间里放一个温度计,但是这个温度计也不准确的,测量值会比实际值偏差。我们也把这些偏差看成是高斯白噪声。 好了,现在对于某一分钟我们有两个有关于该房间的温度值:你根据经验的预测值(系统的预测值)和温度计的值(测量值)。下面我们要用这两个值结合他们各自的噪声来估算出房间的实际温度值。 假如我们要估算k时刻的是实际温度值。首先你要根据k-1时刻的温度值,来预测k时刻的温度。因为你相信温度是恒定的,所以你会得到k时刻的温度预测值是跟k-1时刻一样的,假设是23度,同时该值的高斯噪声的偏差是5度(5是这样得到的:如果k-1时刻估算出的最优温度值的偏差是3,你对自己预测的不确定度是4度,他们平方相加再开方,就是5)。然后,你从温度计那里得到了k时刻的温度值,假设是25度,同时该值的偏差是4度。 由于我们用于估算k时刻的实际温度有两个温度值,分别是23 度和25度。究竟实际温度是多少呢?相信自己还是相信温度计呢?究竟相信谁多一点,我们可以用他们的covariance(协方差)来判断。因为Kg^2=5^2/(5^2+4^2),所以Kg=0.78,我们可以估算出k时刻的实际温度值是:23+0.78*(25-23)=24.56度。 可以看出,因为温度计的covariance比较小(比较相信温度计),所以估算出的最优温度值偏向温度计的值。 现在我们已经得到k时刻的最优温度值了,下一步就是要进入k+1时刻,进行新的最优估算。到现在为止,好像还没看到什么自回归的东西出现。对了,在进入k+1时刻之前,我们还要算出k时刻那个最优值(24.56 度)的偏差。算法如下:((1-Kg)*5^2)^0.5=2.35。这里的5就是上面的k时刻你预测的那个23度

几个分形的matlab实现

几个分形得matlab实现 摘要:给出几个分形得实例,并用matlab编程实现方便更好得理解分形,欣赏其带来得数学美感 关键字:Koch曲线实验图像 一、问题描述: 从一条直线段开始,将线段中间得三分之一部分用一个等边三角形得两边代替,形成山丘形图形如下 ?图1 在新得图形中,又将图中每一直线段中间得三分之一部分都用一个等边三角形得两条边代替,再次形成新得图形如此迭代,形成Koch分形曲线。 二、算法分析: 考虑由直线段(2个点)产生第一个图形(5个点)得过程。图1中,设与分别为原始直线段得两个端点,现需要在直线段得中间依次插入三个点,,。显然位于线段三分之一处,位于线段三分 之二处,点得位置可瞧成就是由点以点为轴心,逆时针旋转600而得。旋转由正交矩阵 实现。 算法根据初始数据(与点得坐标),产生图1中5个结点得坐标、结点得坐标数组形成一个矩阵,矩阵得第一行为得坐标,第二行为得坐标……,第五行为得坐标。矩阵得第一列元素分别为5个结点得坐标,第二列元素分别为5个结点得坐标。 进一步考虑Koch曲线形成过程中结点数目得变化规律。设第次迭代产生得结点数为,第次迭代产生得结点数为,则与中间得递推关系为。 三、实验程序及注释: p=[0 0;10 0]; %P为初始两个点得坐标,第一列为x坐标,第二列为y坐标 n=2; %n为结点数 A=[cos(pi/3) —sin(pi/3);sin(pi/3) cos(pi/3)]; %旋转矩阵 for k=1:4 d=diff(p)/3; %diff计算相邻两个点得坐标之差,得到相邻两点确定得向量 %则d就计算出每个向量长度得三分之一,与题中将线段三等分对应 m=4*n-3; %迭代公式 q=p(1:n—1,:); %以原点为起点,前n—1个点得坐标为终点形成向量 p(5:4:m,:)=p(2:n,:); %迭代后处于4k+1位置上得点得坐标为迭代前得相应坐标 p(2:4:m,:)=q+d; %用向量方法计算迭代后处于4k+2位置上得点得坐标 p(3:4:m,:)=q+d+d*A'; %用向量方法计算迭代后处于4k+3位置上得点得坐标 p(4:4:m,:)=q+2*d; %用向量方法计算迭代后处于4k位置上得点得坐标 n=m; %迭代后新得结点数目 end plot(p(:,1),p(:,2)) %绘出每相邻两个点得连线 axis([0 10 0 10]) 四、实验数据记录: 由第三部分得程序,可得到如下得Koch分形曲线:

简单低通滤波器设计及matlab仿真

东北大学 研究生考试试卷 考试科目: 课程编号: 阅卷人: 考试日期: 姓名:xl 学号: 注意事项 1.考前研究生将上述项目填写清楚. 2.字迹要清楚,保持卷面清洁. 3.交卷时请将本试卷和题签一起上交. 4.课程考试后二周内授课教师完成评卷工作,公共课成绩单与试卷交研究生院培养办公室, 专业课成绩单与试卷交各学院,各学院把成绩单交研究生院培养办公室. 东北大学研究生院培养办公室

数字滤波器设计 技术指标: 通带最大衰减: =3dB , 通带边界频率: =100Hz 阻带最小衰减: =20dB 阻带边界频率: =200Hz 采样频率:Fs=200Hz 目标: 1、根据性能指标设计一个巴特沃斯低通模拟滤波器。 2、通过双线性变换将该模拟滤波器转变为数字滤波器。 原理: 一、模拟滤波器设计 每一个滤波器的频率范围将直接取决于应用目的,因此必然是千差万别。为了使设计规范化,需要将滤波器的频率参数作归一化处理。设所给的实际频 率为Ω(或f ),归一化后的频率为λ,对低通模拟滤波器令λ=p ΩΩ/,则1 =p λ, p s s ΩΩ=/λ。令归一化复数变量为p ,λj p =,则p p s j j p Ω=ΩΩ==//λ。所以巴 特沃思模拟低通滤波器的设计可按以下三个步骤来进行。 (1)将实际频率Ω规一化 (2)求Ωc 和N 11010/2-=P C α s p s N λααlg 1 10 110lg 10 /10/--= 这样Ωc 和N 可求。 p x fp s x s f

根据滤波器设计要求=3dB ,则C =1,这样巴特沃思滤波器的设计就只剩一个参数N ,这时 N p N j G 222 )/(11 11)(ΩΩ+= += λλ (3)确定)(s G 因为λj p =,根据上面公式有 N N N p j p p G p G 22)1(11 )/(11)()(-+= += - 由 0)1(12=-+N N p 解得 )221 2exp(πN N k j p k -+=,k =1,2, (2) 这样可得 1 )21 2cos(21 ) )((1 )(21+-+-= --= -+πN N k p p p p p p p G k N k k 求得)(p G 后,用p s Ω/代替变量p ,即得实际需要得)(s G 。 二、双线性变换法 双线性变换法是将s 平面压缩变换到某一中介1s 平面的一条横带里,再通过标准变换关系)*1exp(T s z =将此带变换到整个z 平面上去,这样就使s 平面与z 平面之间建立一一对应的单值关系,消除了多值变换性。 为了将s 平面的Ωj 轴压缩到1s 平面的1Ωj 轴上的pi -到pi 一段上,可以通过以下的正切变换来实现: )21 tan(21T T Ω= Ω 这样当1Ω由T pi -经0变化到T pi 时,Ω由∞-经过0变化到∞+,也映射到了整个Ωj 轴。将这个关系延拓到整个s 平面和1s 平面,则可以得到

数字滤波器matlab的程序

数字滤波器matlab的源代码 function lvbo(Ua,Ub,choise) %参考指令:lvbo(2*pi,10*pi,1/0/-1) U1=min(Ua,Ub); U2=max(Ua,Ub); Us=16*U2; T=2*pi/Us; T_sum=4*max(2*pi/Ua,2*pi/Ub); sum=T_sum/T; t=T:T:T_sum; x=sin(U1*t)+0.8*sin(U2*t); X=DFT(x); figure(1); subplot(221) U=Us/sum:Us/sum:Us; stem(U,abs(X));grid on axis([Us/sum,Us/2,0,1.2*max(abs(X))]) title('原模拟信号采样频谱图') Ucd=U1+(U2-U1)*1/5;Usd=U2-(U2-U1)*1/5; switch choise case 1 Hz_ejw=IIR_DF_BW(Ucd,1,Usd,30,T,sum); case -1 Hz_ejw=IIR_DF_CF(Ucd,1,Usd,30,T,sum); case 0 Hz_ejw=FIR_DF_HM(U1,U2,T,sum); otherwise Hz_ejw=IIR_DF_BW(Ucd,1,Usd,30,T,sum); end Y=X.*Hz_ejw; y=1/sum*conj(DFT(conj(Y))); figure(1); subplot(224) plot(t,real(y)); title('模拟信号滤波后');grid on axis([0,T_sum,-max(real(y))*1.5,max(real(y))*1.5]) subplot(222); plot(t,x); hold on

Matlab实验报告:分形迭代

数学实验报告:分形迭代 练习1 1.实验目的:绘制分形图案并分析其特点。 2.实验内容:绘制Koch曲线、Sierpinski三角形和树木花草图形,观察这些图形的局部和原来分形图形的关系。 3.实验思路:利用函数反复调用自己来模拟分形构造时的迭代过程,当迭代指标n为0时运行作图操作,否则继续迭代。 4.实验步骤: (1)Koch曲线 function koch(p,q,n) % p、q分别为koch曲线的始末复坐标,n为迭代次数 if (n==0) plot([real(p);real(q)],[imag(p);imag(q)]); hold on; axis equal else a=(2*p+q)/3; % 求出从p 到q 的1/3 处端点a b=(p+2*q)/3; % 求出从p 到q 的2/3 处端点b c=a+(b-a)*exp(pi*i/3);% koch(p, a, n-1); % 对pa 线段做下一回合 koch(a, c, n-1); % 对ac 线段做下一回合 koch(c, b, n-1); % 对cb 线段做下一回合 koch(b, q, n-1); % 对bq 线段做下一回合 end (2)Sierpinski三角形 function sierpinski(a,b,c,n) % a、b、c为三角形顶点,n为迭代次数 if (n==0) fill([real(a) real(b) real(c)],[imag(a) imag(b) imag(c)],'b');% 填充三角形abc hold on; axis equal else a1=(b+c)/2; b1=(a+c)/2; c1=(a+b)/2; sierpinski(a,b1,c1,n-1); sierpinski(a1,b,c1,n-1); sierpinski(a1,b1,c,n-1); end (3)树木花草 function grasstree(p,q,n) % p、q分别为树木花草始末复坐标,n为迭代次数

各类滤波器的MATLAB程序清单

各类滤波器的MATLAB程序 一、理想低通滤波器 IA=imread(''); [f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid'); Hd=ones(size(IA)); r=sqrt(f1.^2+f2.^2); Hd(r>=0; Y=fft2(double(IA)); Y=fftshift(Y); Ya=Y.*Hd; Ya=ifftshift(Ya); Ia=ifft2(Ya); figure subplot(2,2,1),imshow(uint8(IA)); subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia)); figure surf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong'); 二、理想高通滤波器 IA=imread(''); [f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid'); Hd=ones(size(IA)); r=sqrt(f1.^2+f2.^2); Hd(r<=0; Y=fft2(double(IA));

Y=fftshift(Y); Ya=Y.*Hd; Ya=ifftshift(Ya); Ia=real(ifft2(Ya)); figure subplot(2,2,1),imshow(uint8(IA)); subplot(2,2,2),imshow(uint8(Ia)); figure surf(Hd,'Facecolor','interp','Edgecolor','none','Facelighting','phong'); 三、B utterworth低通滤波器 IA=imread(''); [f1,f2]=freqspace(size(IA),'meshgrid'); D=; r=f1.^2+f2.^2; n=4; for i=1:size(IA,1) for j=1:size(IA,2) t=r(i,j)/(D*D); Hd(i,j)=1/(t^n+1); end end Y=fft2(double(IA)); Y=fftshift(Y); Ya=Y.*Hd; Ya=ifftshift(Ya); Ia=real(ifft2(Ya));

扩展卡尔曼滤波matlab程序

文件一 % THIS PROGRAM IS FOR IMPLEMENTATION OF DISCRETE TIME PROCESS EXTENDED KALMAN FILTER % FOR GAUSSIAN AND LINEAR STOCHASTIC DIFFERENCE EQUATION. % By (R.C.R.C.R),SPLABS,MPL. % (17 JULY 2005). % Help by Aarthi Nadarajan is acknowledged. % (drawback of EKF is when nonlinearity is high, we can extend the % approximation taking additional terms in Taylor's series). clc; close all; clear all; Xint_v = [1; 0; 0; 0; 0]; wk = [1 0 0 0 0]; vk = [1 0 0 0 0]; for ii = 1:1:length(Xint_v) Ap(ii) = Xint_v(ii)*2; W(ii) = 0; H(ii) = ‐sin(Xint_v(ii)); V(ii) = 0; Wk(ii) = 0; end Uk = randn(1,200); Qu = cov(Uk); Vk = randn(1,200); Qv = cov(Vk); C = [1 0 0 0 0]; n = 100; [YY XX] = EKLMNFTR1(Ap,Xint_v,Uk,Qu,Vk,Qv,C,n,Wk,W,V); for it = 1:1:length(XX) MSE(it) = YY(it) ‐ XX(it); end tt = 1:1:length(XX); figure(1); subplot(211); plot(XX); title('ORIGINAL SIGNAL'); subplot(212); plot(YY); title('ESTIMATED SIGNAL'); figure(2); plot(tt,XX,tt,YY); title('Combined plot'); legend('original','estimated'); figure(3); plot(MSE.^2); title('Mean square error'); 子文件::function [YY,XX] = EKLMNFTR1(Ap,Xint_v,Uk,Qu,Vk,Qv,C,n,Wk,W,V); Ap(2,:) = 0; for ii = 1:1:length(Ap)‐1 Ap(ii+1,ii) = 1;

matlab程序之——滤波器(带通-带阻)教学内容

m a t l a b程序之——滤波器(带通-带阻)

matlab程序之——滤波器(带通,带阻) 以下两个滤波器都是切比雪夫I型数字滤波器,不是巴特沃尔滤波器,请使用者注意! 1.带通滤波器 function y=bandp(x,f1,f3,fsl,fsh,rp,rs,Fs) %带通滤波 %使用注意事项:通带或阻带的截止频率与采样率的选取范围是不能超过采样率的一半 %即,f1,f3,fs1,fsh,的值小于 Fs/2 %x:需要带通滤波的序列 % f 1:通带左边界 % f 3:通带右边界 % fs1:衰减截止左边界 % fsh:衰变截止右边界 %rp:边带区衰减DB数设置 %rs:截止区衰减DB数设置 %FS:序列x的采样频率 % f1=300;f3=500;%通带截止频率上下限 % fsl=200;fsh=600;%阻带截止频率上下限 % rp=0.1;rs=30;%通带边衰减DB值和阻带边衰减DB值 % Fs=2000;%采样率 % wp1=2*pi*f1/Fs; wp3=2*pi*f3/Fs; wsl=2*pi*fsl/Fs; wsh=2*pi*fsh/Fs; wp=[wp1 wp3]; ws=[wsl wsh]; % % 设计切比雪夫滤波器; [n,wn]=cheb1ord(ws/pi,wp/pi,rp,rs); [bz1,az1]=cheby1(n,rp,wp/pi); %查看设计滤波器的曲线 [h,w]=freqz(bz1,az1,256,Fs); h=20*log10(abs(h));

figure;plot(w,h);title('所设计滤波器的通带曲线');grid on; y=filter(bz1,az1,x); end 带通滤波器使用例子 %-------------- %带通滤波器测试程序 fs=2000; t=(1:fs)/fs; ff1=100; ff2=400; ff3=700; x=sin(2*pi*ff1*t)+sin(2*pi*ff2*t)+sin(2*pi*ff3*t); figure; subplot(211);plot(t,x); subplot(212);hua_fft(x,fs,1); % y=filter(bz1,az1,x); y=bandp(x,300,500,200,600,0.1,30,fs); figure; subplot(211);plot(t,y); subplot(212);hua_fft(y,fs,1); %调用到的hua_fft()函数代码如下 function hua_fft(y,fs,style,varargin) %当style=1,画幅值谱;当style=2,画功率谱;当style=其他的,那么花幅值谱和功率谱 %当style=1时,还可以多输入2个可选参数 %可选输入参数是用来控制需要查看的频率段的 %第一个是需要查看的频率段起点 %第二个是需要查看的频率段的终点 %其他style不具备可选输入参数,如果输入发生位置错误 nfft= 2^nextpow2(length(y));%找出大于y的个数的最大的2的指数值(自动进算最佳FFT步长nfft) %nfft=1024;%人为设置FFT的步长nfft y=y-mean(y);%去除直流分量 y_ft=fft(y,nfft);%对y信号进行DFT,得到频率的幅值分布 y_p=y_ft.*conj(y_ft)/nfft;%conj()函数是求y函数的共轭复数,实数的共轭复数是他本身。

卡尔曼滤波器及其简matlab仿真

卡尔曼滤波器及其简matlab仿真

卡尔曼滤波器及其简matlab仿真 一、卡尔曼滤波的起源 谈到信号的分析与处理,就离不开滤波两个字。通常,信号的频谱处于有限的频率范围内,而噪声的频谱则散布在很广的频率范围内,为了消除噪声,可以进行频域滤波。但在许多应用场合,需要直接进行时域滤波,从带噪声的信号中提取有用信号。虽然这样的过程其实也算是对信号的滤波,但其所依据的理论,即针对随机信号的估计理论,是自成体系的。人们对于随机信号干扰下的有用信号不能“确知”,只能“估计”。为了“估计”,要事先确定某种准则以评定估计的好坏程度。 1960年卡尔曼发表了用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems (线性滤波与预测问题的新方法),在这篇文章里一种克服了维纳滤波缺点的新方法被提出来,这就是我们今天称之为卡尔曼滤波的方法。卡尔曼滤波应用广泛且功能强大,它可以估计信号的过去和当前状态甚至能估计将来的状态即使并不知道模型的确切性质。 其基本思想是以最小均方误差为最佳估计准则,采用信号与噪声的状态空间模型利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计,求出当前时刻的估计值。算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。 对于解决很大部分的问题,它是最优,效率最高甚至是最有用的。它的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制,传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理,例如头脸识别,图像分割,图像边缘检测等等。 卡尔曼滤波不要求保存过去的测量数据,当新的数据到来时,根据新的数据和前一时刻的储值的估计,借助于系统本身的状态转移方程,按照一套递推公式,即可算出新的估值。卡尔曼递推算法大大减少了滤波装置的存储量和计算量,并且突破了平稳随机过程的限制,使卡尔曼滤波器适用于对时变信号的实时处理。

分形树__Matlab

%这是一个生成树的主函数,它的输入分别为每叉树枝的缩短比、树枝的偏角、生长次数. %注意:把这些程序全部保存在名为tree的M文件中再运行!!!!!!!! %注意:把这些程序全部保存在名为tree的M文件中再运行!!!!!!!! %注意:把这些程序全部保存在名为tree的M文件中再运行!!!!!!!! %注意:把这些程序全部保存在名为tree的M文件中再运行!!!!!!!! %注意:把这些程序全部保存在名为tree的M文件中再运行!!!!!!!! %注意:把这些程序全部保存在名为tree的M文件中再运行!!!!!!!! %注意:把这些程序全部保存在名为tree的M文件中再运行!!!!!!!! %%小提示:若用做函数,请将虚线框内语句删去。 function f=tree(w,dtheata,NN) %%%--------------------虚线框--------------------%%% clear;clc;clf;w=0.8;dtheata=pi/6;NN=8;%建议生长次数NN不要超过10 %%%--------------------虚线框--------------------%%% n=2^NN;%从主枝算起,共需生成2^NN个树枝 for NNK=1:n x1=0; y1=0; r1=1; theata1=pi/2; dataway=ten2twoN(NNK,NN); %把每一个树枝的编号转化为一个NN位的二进制数 for NNL=1:NN if dataway(NNL)==0 [x2,y2,r2,theata2]=antmoveleft(x1,y1,r1,theata1,w,dtheata);%若路径数组上对应的数字为0,则向左生长 x1=x2; y1=y2; r1=r2; theata1=theata2; hold on %pause(eps) else [x2,y2,r2,theata2]=antmoveright(x1,y1,r1,theata1,w,dtheata);%否则,数字为1,向右生长 x1=x2; y1=y2; r1=r2; theata1=theata2; hold on %pause(eps) end end end hold off %--------------------------------------------------------------------------

基于matlab-的巴特沃斯低通滤波器的实现

基于matlab 的巴特沃斯低通滤波器的实现 一、课程设计的目的 运用MATLAB实现巴特沃斯低通滤波器的设计以及相应结果的显示,另外还对多种低通滤波窗口进行了比较。 二、课程设计的基本要求 1)熟悉和掌握MATLAB 的基本应用技巧。 2)学习和熟悉MATLAB相关函数的调用和应用。 3)学会运用MATLAB实现低通滤波器的设计并进行结果显示。 三、双线性变换实现巴特沃斯低通滤波器的技术指标: 1.采样频率10Hz。 2.通带截止频率fp=0.2*pi Hz。 3.阻带截止频率fs=0.3*pi Hz。 4.通带衰减小于1dB,阻带衰减大于20dB 四、使用双线性变换法由模拟滤波器原型设计数字滤波器 程序代码: T=0.1; FS=1/T; fp=0.2*pi;fs=0.3*pi; wp=fp/FS*2*pi; ws=fs/FS*2*pi; Rp = 1; % 通带衰减 As = 15; % 阻带衰减 OmegaP = (2/T)*tan(wp/2); % 频率预计 OmegaS = (2/T)*tan(ws/2); % 频率预计 %设计巴特沃斯低通滤波器原型

N = ceil((log10((10^(Rp/10)-1)/(10^(As/10)-1)))/(2*log10(OmegaP/OmegaS))); OmegaC = OmegaP/((10^(Rp/10)-1)^(1/(2*N))); [z,p,k] = buttap(N); %获取零极点参数 p = p * OmegaC ; k = k*OmegaC^N; B = real(poly(z)); b0 = k; cs = k*B; ds = real(poly(p)); [b,a] = bilinear(cs,ds,FS);% 双线性变换 figure(1);% 绘制结果 freqz(b,a,512,FS);%进行滤波验证 figure(2); % 绘制结果 f1=50; f2=250; n=0:63; x=sin(2*pi*f1*n)+sin(2*pi*f2*n); subplot(2,2,1);stem(x,'.'); title ('输入信号'); y=filter(b,a,x); subplot(2,2,2);stem(y,'.') ; title('滤波之后的信号'); figure(3) ; stem(y,'.') title('输出的信号'))

卡尔曼滤波器及其简matlab仿真.

卡尔曼滤波器及其简matlab仿真 一、卡尔曼滤波的起源 谈到信号的分析与处理,就离不开滤波两个字。通常,信号的频谱处于有限的频率范围内,而噪声的频谱则散布在很广的频率范围内,为了消除噪声,可以进行频域滤波。但在许多应用场合,需要直接进行时域滤波,从带噪声的信号中提取有用信号。虽然这样的过程其实也算是对信号的滤波,但其所依据的理论,即针对随机信号的估计理论,是自成体系的。人们对于随机信号干扰下的有用信号不能“确知”,只能“估计”。为了“估计”,要事先确定某种准则以评定估计的好坏程度。 1960年卡尔曼发表了用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems(线性滤波与预测问题的新方法),在这篇文章里一种克服了维纳滤波缺点的新方法被提出来,这就是我们今天称之为卡尔曼滤波的方法。卡尔曼滤波应用广泛且功能强大,它可以估计信号的过去和当前状态甚至能估计将来的状态即使并不知道模型的确切性质。 其基本思想是以最小均方误差为最佳估计准则,采用信号与噪声的状态空间模型利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计,求出当前时刻的估计值。算法根据建立的系统方程和观测方程对需要处理的信号做出满足最小均方误差的估计。 对于解决很大部分的问题,它是最优,效率最高甚至是最有用的。它的广泛应用已经超过30年,包括机器人导航,控制,传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理,例如头脸识别,图像分割,图像边缘检测等等。 卡尔曼滤波不要求保存过去的测量数据,当新的数据到来时,根据新的数据和前一时刻的储值的估计,借助于系统本身的状态转移方程,按照一套递推公式,即可算出新的估值。卡尔曼递推算法大大减少了滤波装置的存储量和计算量,并且突破了平稳随机过程的限制,使卡尔曼滤波器适用于对时变信号的实时处理。 二、卡尔曼滤波的原理

FIR低通滤波器+matlab编程+滤波前后图形

Matlab实现振动信号低通滤波 附件txt中的数字是一个实测振动信号,采样频率为5000Hz,试设计一个长度为M=32的FIR低通滤波器,截止频率为600Hz,用此滤波器对此信号进行滤波。要求: (1)计算数字截止频率; (2)给出滤波器系数; (3)绘出原信号波形; (4)绘出滤波后的信号波形; 解答过程: 第一部分:数字截止频率的计算 =600/5000/2=0.24 数字截止频率等于截止频率除以采样频率的一半,即 n 第二部分:滤波器系数的确定 在matlab中输入如下程序,即可得到滤波器系数: n=32 Wn=0.24 b=fir1(n,Wn) 得到的滤波器系数b为 Columns 1 through 9 -0.0008 -0.0018 -0.0024 -0.0014 0.0021 0.0075 0.0110 0.0077 -0.0054 Columns 10 through 18 -0.0242 -0.0374 -0.0299 0.0087 0.0756 0.1537 0.2166 0.2407 0.2166 Columns 19 through 27 0.1537 0.0756 0.0087 -0.0299 -0.0374 -0.0242 -0.0054 0.0077 0.0110 Columns 28 through 33 0.0075 0.0021 -0.0014 -0.0024 -0.0018 -0.0008 第三部分:原信号波形 将附件4中的dat文件利用识别软件读取其中的数据,共1024个点,存在TXT 文档中,取名bv.txt,并复制到matlab的work文件夹。 在matlab中编写如下程序: x0=load('zhendong.txt'); %找到信号数据地址并加载数据。 t=0:1/5000:1023/5000; %将数据的1024个点对应时间加载

完整的维纳滤波器Matlab源程序

完整的维纳滤波器Matlab源程序学术2009-11-20 20:31:58 阅读308 评论0 字号:大中小 完整的维纳滤波器Matlab源程序 clear;clc; %输入信号 A=1; %信号的幅值 f=1000; %信号的频率 fs=10^5; %采样频率 t=(0:999); %采样点 Mlag=100; %相关函数长度变量 x=A*cos(2*pi*f*t/fs); %输入正弦波信号 xmean=mean(x); %正弦波信号均值 xvar=var(x,1); %正弦波信号方差 xn=awgn(x,5); %给正弦波信号加入信噪比为20dB的高斯白噪声 figure(1) plot(t,xn) %绘制输入信号图像 title('输入信号图像') xlabel('x轴单位:t/s','color','b') ylabel('y轴单位:f/HZ','color','b') xnmean=mean(xn) %计算输入信号均值xnms=mean(xn.^2) %计算输入信号均方值xnvar=var(xn,1) %计算输入信号方差 Rxn=xcorr(xn,Mlag,'biased'); %计算输入信号自相关函数figure(2) subplot(221) plot((-Mlag:Mlag),Rxn) %绘制自相关函数图像 title('输入信号自相关函数图像') [f,xi]=ksdensity(xn); %计算输入信号的概率密度,f 为样本点xi处的概率密度 subplot(222) plot(xi,f) %绘制概率密度图像 title('输入信号概率密度图像') X=fft(xn); %计算输入信号序列的快速离散傅里叶变换 Px=X.*conj(X)/600; %计算信号频谱 subplot(223) semilogy(t,Px) %绘制在半对数坐标系下频

(完整word版)扩展卡尔曼滤波算法的matlab程序

clear all v=150; %%目标速度 v_sensor=0;%%传感器速度 t=1; %%扫描周期 xradarpositon=0; %%传感器坐标yradarpositon=0; %% ppred=zeros(4,4); Pzz=zeros(2,2); Pxx=zeros(4,2); xpred=zeros(4,1); ypred=zeros(2,1); sumx=0; sumy=0; sumxukf=0; sumyukf=0; sumxekf=0; sumyekf=0; %%%统计的初值 L=4; alpha=1; kalpha=0; belta=2; ramda=3-L; azimutherror=0.015; %%方位均方误差rangeerror=100; %%距离均方误差processnoise=1; %%过程噪声均方差 tao=[t^3/3 t^2/2 0 0; t^2/2 t 0 0; 0 0 t^3/3 t^2/2; 0 0 t^2/2 t]; %% the input matrix of process G=[t^2/2 0 t 0 0 t^2/2 0 t ]; a=35*pi/180; a_v=5/100; a_sensor=45*pi/180; x(1)=8000; %%初始位置

y(1)=12000; for i=1:200 x(i+1)=x(i)+v*cos(a)*t; y(i+1)=y(i)+v*sin(a)*t; end for i=1:200 xradarpositon=0; yradarpositon=0; Zmeasure(1,i)=atan((y(i)-yradarpositon)/(x(i)-xradarpositon))+random('Normal',0,azimutherror,1,1); Zmeasure(2,i)=sqrt((y(i)-yradarpositon)^2+(x(i)-xradarpositon)^2)+random('Normal',0,rangeerror,1,1); xx(i)=Zmeasure(2,i)*cos(Zmeasure(1,i));%%观测值 yy(i)=Zmeasure(2,i)*sin(Zmeasure(1,i)); measureerror=[azimutherror^2 0;0 rangeerror^2]; processerror=tao*processnoise; vNoise = size(processerror,1); wNoise = size(measureerror,1); A=[1 t 0 0; 0 1 0 0; 0 0 1 t; 0 0 0 1]; Anoise=size(A,1); for j=1:2*L+1 Wm(j)=1/(2*(L+ramda)); Wc(j)=1/(2*(L+ramda)); end Wm(1)=ramda/(L+ramda); Wc(1)=ramda/(L+ramda);%+1-alpha^2+belta; %%%权值 if i==1 xerror=rangeerror^2*cos(Zmeasure(1,i))^2+Zmeasure(2,i)^2*azimutherror^2*sin(Zmeasure(1,i))^2; yerror=rangeerror^2*sin(Zmeasure(1,i))^2+Zmeasure(2,i)^2*azimutherror^2*cos(Zmeasure(1,i))^2; xyerror=(rangeerror^2-Zmeasure(2,i)^2*azimutherror^2)*sin(Zmeasure(1,i))*cos(Zmeasure(1,i)); P=[xerror xerror/t xyerror xyerror/t; xerror/t 2*xerror/(t^2) xyerror/t 2*xyerror/(t^2); xyerror xyerror/t yerror yerror/t;

Newton分形的原理及Matlab实现

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/7e17619387.html, Newton分形的原理及Matlab实现 作者:张健徐聪全付勇智 来源:《电脑知识与技术》2009年第24期 摘要:详细推导了复平面上Newton迭代法的原理和计算公式,用MATLAB编制程序实现了Newton迭代算法,得到了一些奇异、绚丽的分形图形。对《数学实验》课程有一定的参考价值。 关键词:Newton迭代法;分形;Matlab;数学实验 中图分类号:TP312文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)24-6997-03 The Principles of Newton Fractal and it's Realization Using MATLAB ZHANG Jian, XU Cong-quan, FU Yong-zhi (Department of Basic Courses, Southwest Forestry College, Kunming 650224, China) Abstract: The Principles and formulas of Newton fractal was explained,fractal graphics of Newton iteration was created using Matlab. Key words: newton iteration; fractal; Matlab; mathematical experimental 分形是非线性科学的一个重要分支,应用于自然科学和社会科学的众多领域。其中,分形图形以其奇异、绚丽多彩的特点,广泛应用于纺织印染、广告设计、装潢设计、计算机美术教学 等领域[1]。 很多分形图形都是用迭代的方式实现的,Newton迭代法就是其中的一种。由Newton迭代 法产生的分形图形称为Newton分形[2]。很多文献都对Newton分形进行了介绍,但都没有详细的计算公式和算法说明,读者很难编制相应程序。本文详细介绍了复平面上Newton迭代法的原理和计算公式,设计了相应的实现算法,并用Matlab编制程序实现了Newton分形的绘制,生成了一些奇异、瑰丽的分形图形。

基于MATLAB的巴特沃斯滤波器

数字信号处理课程设计 2015年 6 月25 日

目录 一.设计目的: (3) 二.设计要求: (3) 三.设计内容: (4) 3.1选择巴特涡斯低通数据滤波器及双线性变换法的原因 (4) 3.2巴特沃思低通滤波器的基本原理 (4) 3.3双线性变换法原理 (5) 3.4数字滤波器设计流程图 (7) 3.5数字滤波器的设计步骤 (7) 四.用matlab实现巴特沃斯低通数字滤波器的仿真并分析 (9) 4.1巴特沃斯低通数字滤波器技术指标的设置 (9) 4.2用matlab实现巴特沃斯低通数字滤波器的仿真 (9) 4.3波形图分析: (12) 五.总结与体会 (13) 六.附录参考文献 (14) 2

一.设计目的: 该课程设计是测控技术与仪器专业的必修课,开设课程设计的目的使学生掌握数字信号处理的基本概念和基本理论,能够利用辅助工具进行FIR和IIR数字滤波器的设计,进行一维信号的频谱分析,并进行仿真验证。加强实践教学环节,加强学生独立分析、解决问题的能力,培养学生动手能力和解决实际问题的能力,实现宽口径教育。 (1)理解低通滤波器的过滤方法。 (2)进一步熟悉低通滤波器的基本应用。 (3)用仿真工具matlab软件对设计的滤波器进行软件和硬件仿真。 (6)将对仿真结果进行比较,从而检验滤波器滤波性能的准确性。 二.设计要求: 地震发生时,除了会产生地震波,还会由地层岩石在断裂、碰撞过程中所发生的震动产生次声波。它的频率大约在每秒十赫兹到二十赫兹之间(可以用11Hz和15Hz的两个信号的和进行仿真,幅度可以分别设定为1、2)。大气对次声波的吸收系数很小,因此它可以传播的很远,而且穿透性很强。通过监测次声波信号可以监测地震的发生、强度等信息,因为自然界中广泛存在着各种次声波,这就对地震产生的次声波产生了干扰(可以用白噪声模拟,方差为5),需要采取一定的处理方法,才能检测到该信号,要求设计检测方案;并处理方法给出具体的软件(可以以51系列单片机、STM32F407、TMS320F28335或TMS320F6745为例)。 假设地震次声波信号为x,输入x=sin(2*π*11*t)+2*sin(2*π*15*t)和伴有白噪声的合成信号,经过滤波器后滤除15Hz以上的分量,即只保留x=sin(2*π*11*t)+2*sin(2*π*15*t)的分量信号,来验证设计的滤波器是否达到了设计要求。 3

滤波器设计MATLAB

数字信号处理

第一章概述 《数字信号处理》课程是通信专业的一门重要专业基础课,是信息的数字化处理、存储和应用的基础。通过该课程的课程设计实践,使我们对信号与信息的采集、处理、传输、显示、存储、分析和应用等有一个系统的掌握和理解,巩固和运用在《数字信号处理》课程中所学的理论知识和实验技能,掌握数字信号处理的基础理论和处理方法,提高分析和解决信号与信息处理相关问题的能力,为以后的工作和学习打下基础。 数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类:无限冲激响应(IIR)滤波器和有限冲激响应(FIR)滤波器。 其中,设计IIR数字滤波器一般采用间接法(脉冲响应不变法和双线性变换法),应用

最广泛的是双线性变换法。 我们在课本中学到基本设计过程是: ①先将给定的数字滤波器的指标转换成过渡模拟滤波器的指标; ②设计过渡模拟滤波器; ③将过渡模拟滤波器系统函数转换成数字滤波器的系统函数。 而MATLAB信号处理工具箱中的各种IIR数字滤波器设计函数都是采用双线性变换法。第六章介绍的滤波器设计函数butter、cheby1 、cheby2 和ellip可以分别被调用来直接设计巴特沃斯、切比雪夫1、切比雪夫2和椭圆模拟和数字滤波器。 第二章总体方案设计 首先我将所给信号用MATLAB作图分析,然后通过观察st的幅频特性曲线,确定用高通滤波器作为处理信号的滤波器。选取滤波器的通带最大衰减为0.1dB,阻带最小衰减为60dB 为参数。 然后通过编程序调用MATLAB滤波器设计函数ellipord和ellip设计椭圆滤波器;通过编程序调用函数cheb1ord和cheby1设计切比雪夫滤波器,并绘图显示其幅频响应特性曲线。最后使用用滤波器实现函数filter,用两个滤波器分别对信号st进行滤波后绘图显示时域波形,观察滤波效果。 实验程序框图如图所示:

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